Face Mesh,采用机器学习,打造人脸3D表面动态轮廓
MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案,即使在移动设备上,也可以实时估计468个3D脸部界标。它采用机器学习(ML)来推断3D表面几何形状,只需要单个摄像机输入,而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速,可提供对实时体验至关重要的实时性能。
继续阅读MediaPipe Face Mesh是一种脸部几何解决方案,即使在移动设备上,也可以实时估计468个3D脸部界标。它采用机器学习(ML)来推断3D表面几何形状,只需要单个摄像机输入,而无需专用的深度传感器。该解决方案利用轻量级的模型架构以及整个管线中的GPU加速,可提供对实时体验至关重要的实时性能。
继续阅读仅通过在照片上训练模型,机器学习(ML)的最新技术就已经在许多计算机视觉任务中实现了卓越的准确性。基于这些成功和不断发展的3D对象理解,在增强现实,机器人技术,自主性和图像检索等广泛应用方面具有巨大潜力。例如,今年早些时候,Google发布了MediaPipe Objectron(一套针对移动设备设计的实时3D对象检测模型),它们在完全注释的真实3D数据集上进行了训练,可以预测对象的3D边界框。
继续阅读MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。在谷歌,一系列重要产品,如 、Google Lens、ARCore、Google Home 以及 ,都已深度整合了 MediaPipe。
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